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我也要
http://svn.apache.org/repos/asf/
http://svn.apache.org/repos/asf/struts/
http://anonsvn.jboss.org/repos/hibernate/trunk/Hibernate3
http://spring-kickstart.googlecode.com/svn/trunk/ 期货套利策略（二）
接上一篇期货套利策略，随着对期货套利策略的深入了解，我发现套利策略不是那么好做的。下面将会讲碰到的一些问题。 上一篇文章中没有考虑滑点的问题，这里我们把滑点问题考虑进去。这里先说一些天勤api的买入点，天琴的买入点是当前K线的收盘价。碰到数据传输问题，还有计算等各方面问题，实际情况是无法在当前K线的收盘价买入的。这里我们把这方面问题考虑进去，利用api.wait_update()调到下一个k线数据...
java api 版本控制_微服务--API版本控制
Spring Boot实践API版本管理基于Spring Boot 1.5.6 版本原理在SpringMVC中RequestMappingHandlerMapping是比较重要的一个角色，它决定了每个URL分发至哪个Controller。Spring Boot加载过程如下，所以我们可以通过自定义WebMvcRegistrationsAdapter来改写RequestMappingHandlerMa...
【PowerHarmony】电鸿蒙学习记录-准备工作
将获取的“PowerHarmony_PHM_SDK_V1.0.1.0.tar.gz”进行解压。将获取的“code_1.91.1-1720564633_amd64.deb”进行解压。打开后可见所有文件夹，即可进行编辑开发，VSCode也可打开终端进行编译等调试。选择主控类型，我是用的是gd32f470,我选gd32f4xx。Open Folder路径选中SDK解压后根目录即可。选择对应系统类型，我的是小型的，我选mini。选好后即完成工程创建。
java api 版本控制_API 版本控制的几种方式
个人建议：用content type，即放在Header里面！比如加一个Version:1.4.3这篇文章写得很好，介绍了三种实现web api版本化的三种方式。我从评论里又收集到两种方式，所以一共是5种：方式一：利用URLHTTP GET:https://haveibeenpwned.com/api/v2/breachedaccount/foo方式二：利用用户自定义的request header...
保姆级教程：用YOLOv5s训练PCB缺陷检测模型（附北大公开数据集）
本文提供了一份基于YOLOv5s的PCB缺陷检测模型从零开始的完整实战教程。详细解析了如何使用北大公开数据集，涵盖环境搭建、数据处理、模型训练、性能评估及优化部署全流程，并针对工业场景中常见的类别不均衡问题给出了具体解决方案，旨在帮助开发者快速构建高精度的自动化质检系统。
告别regsvr32！易语言调用大漠插件dm.dll的免注册实战（附Win7/10/11避坑指南）
本文详细介绍了易语言如何免注册调用大漠插件dm.dll的实战方法，通过`dmreg.dll`实现真正的免注册调用，规避了传统`regsvr32`注册方式带来的权限和兼容性问题。文章包含核心原理剖析、易语言实现细节、多系统兼容性方案及高级应用场景，帮助开发者实现绿色化部署，提升自动化脚本开发效率。
Web API 版本控制的几种方式
http://www.troyhunt.com/2014/02/your-api-versioning-is-wrong-which-is.html 这篇文章写得很好，介绍了三种实现web api版本化的三种方式。我从评论里又收集到两种方式，所以一共是5种： 方式一：利用URL HTTP GET: https://haveibeenpwned.com/api/v2/breacheda...
硬件知识点-----SPI串联电阻、振铃、过冲
电阻取值，没有公式，一被传输线的特征阻抗为50欧姆左右，而TTL电路输出电阻大桃为13欧姆左右，在源端串一个33姆，大致和50相当，这样就可以柳制从终端反射回来的倍号，防止再次反射。传输时间tp=L/V，其中L是导线长度，V是电磁波在电路板中的传输速度V=C/sqrDk，其中Dk是光速衰减因子，对于电路板而言是铜线，Dk=4电磁波在电路板中的速度都是慢于光速的。实际上串联多大的电阻与传输线的阻抗有关，为了保证阻抗的连续性，如果传输线的特性阻抗 Z0与驱动源的输出阻抗 Zd不匹配，会引发信号的反射。
java后端 解决app接口版本管理问题
当app迭代时需要，java后端的接口也可能会迭代。 相同的接口，传参和处理方式都会不懂，如果在代码中做向下兼容不可行了，就需要写多个接口进行版本区分。当版本接口不多时，可以通过接口传参然后判断来实现，但是版本接口过多时，在接口中做判断就会效率低下。 但是多个接口暴露出去是同一个访问路径。这样对于app端是察觉不到的。 这里采用拦截器和转发模式，进行请求分发。 首先定义统一接口的版本命名，这里采...
FastAPI基础项目：仿头条新闻的web项目，实现基本的新闻列表页和详情页查看功能
该项目是一个基于FastAPI和MySQL的新闻应用入门项目。主要包含新闻列表页和详情页两个功能页面。项目结构清晰，包含主应用文件、数据库脚本和HTML模板。使用SQLAlchemy进行数据库操作，通过脚本可自动生成50条示例新闻数据。环境配置简单，仅需安装FastAPI、MySQL驱动等基础依赖，通过.env文件管理数据库连接。该项目适合作为FastAPI+MySQL的入门学习案例，展示了基本的CRUD操作、分页查询和模板渲染功能。
(SEED-Lab)Buffer Overflow Vulnerability Lab缓冲区溢出实验
(SEED-Lab)Buffer Overflow Vulnerability Lab 欢迎大家访问我的GitHub博客 https://lunan0320.cn 文章目录一、实验目的二、实验步骤与结果2.1 环境初始化2.2 Task1 运行shellcode2.3漏洞程序2.4 Task 22.5 Task 3: ASLR2.6 Task 4: Stack Guard2.7 Task 5：不可执行栈三、参考文献 一、实验目的 理解缓冲区溢出攻击的原理以及如何实施攻击 理解针对缓冲区溢出的防御措施
API Restful接口开发 版本控制
** API版本控制常用实践 ** URL：http://example.com/v1/helloworld HEADER： 各大公司做法： http://www.lexicalscope.com/blog/2012/03/12/how-are-rest-apis-versioned/ Spring Boot实践API版本管理 原理 在SpringMVC中Reques...
时间序列分析(Time Series Analysis) 原理与代码实例讲解
时间序列分析(Time Series Analysis) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：时间序列预测,ARIMA模型,状态空间模型,SARIMA模型,机器学习
struts+hibernate+spring 版本控制svn的URL地址
struts+hibernate+spring 版本控制svn的URL地址 都采用subversion 进行版本控制，可以根据URL通过浏览器直接查看，也可以用svn客户端checkout下来，仔细研究源码还是不错呀。 =================== Struts ========================= ======= Apache 项目 ...
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
struts+hibernate+spring 版本控制svn的URL地址[转]
e1d.html =================== Struts ================================ Apache 项目 svn 资源 svn co http://svn.apache.org/repos/asf/ Struts svn 资源 svn co http://svn.apache.org/repos/asf/struts/ =================== Hibernate =====================
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
常用的开源svn的URL地址
<br />都采用subversion 进行版本控制，可以根据URL通过浏览器直接查看，也可以用svn客户端checkout下来，仔细研究源码还是不错呀。<br />=================== Struts ========================= =======<br />Apache 项目 svn 资源 svn co http://svn.apache.org/repos/asf/ Struts sv都采用subversion 进行版本控制，可以根据URL通过浏览器
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
java 项目svn地址
struts+hibernate+spring 版本控制svn的URL地址[转] 2007-08-09 16:04 struts+hibernate+spring 版本控制svn的URL地址 转自：http://hi.baidu.com/eako/blog/item/2b33a686d36acf3e66096e1d.html ========
开源项目SVN源码地址
多优秀的开源项目已经提供SVN源码签出了，无论是解疑还是学习，都是一大幸福之事啊！ Apache的SVN库，强烈推荐！ http://svn.apache.org/repos/asf/ 里面不但有Struts的源码，还有著名的Apache jakarta project 相当好的Web UI框架Tiles 现在很流行的项目管理工具Maven Ant、Common...
j2ee 开源svn地址
都采用subversion 进行版本控制，可以根据URL通过浏览器直接查看，也可以用svn客户端checkout下来，仔细研究源码还是不错呀。=================== Struts ========================= =======Apache 项目
java ee企业应用实战4_轻量级Java EE企业应用实战 （第4版）
资源名称：轻量级Java EE企业应用实战 (第4版)资源目录：第1章 Java EE应用和开发环境11.1 Java EE应用概述21.1.1 Java EE应用的分层模型21.1.2 Java EE应用的组件31.1.3 Java EE应用的结构和优势41.1.4 常用的Java EE服务器41.2 轻量级Java EE应用相关技术51.2.1 JSP、Servlet 3.x和JavaBean...
百度云BAE上Java ssh项目的部署教程
１.去百度开发者下载一个一键安装的eclipse（推荐） 地址：http://developer.baidu.com/wiki/index.php?title=docs/cplat/ide/install 或者自己安装插件（比较麻烦） 2.打开之前下载好的eclipse,切换到SVN资源库，新建资源库.url填上下面的ＳＶＮ地址 3.然后右击－检出为
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